nn.LayerNorm
时间: 2023-09-04 17:14:44 浏览: 76
nn.LayerNorm是在transformer中常用的一种归一化方法。不同于BatchNorm,它是对每个单独的batch进行归一化的。在使用nn.LayerNorm时,需要提供一些参数,例如normalized_shape用来指定归一化的维度,eps是加在方差上的数字,elementwise_affine是一个布尔值,如果为True,会有一个默认的affine参数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [nn.LayerNorm的实现及原理](https://blog.csdn.net/weixin_41978699/article/details/122778085)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
nn.layernorm用法
nn.LayerNorm是PyTorch中的一个模块,用于进行Layer Normalization(层归一化)操作。它可以对输入进行归一化处理,以提高模型的性能和稳定性。
使用nn.LayerNorm的基本步骤如下:
1. 导入PyTorch库:import torch
2. 导入nn模块:import torch.nn as nn
3. 创建输入张量:a = torch.randint(10, [3, 4]).to(torch.float32)
4. 创建LayerNorm实例:layer_norm = nn.LayerNorm([3, 4]) 或 layer_norm = nn.LayerNorm(4)
5. 对输入进行归一化处理:output = layer_norm(a)
在上述代码中,第3步创建了一个大小为3x4的输入张量a,它的值是随机生成的整数。第4步创建了一个LayerNorm实例,其中可以传入一个参数来指定归一化的维度,可以是一个整数值4或者一个列表[3, 4],根据具体需求选择。最后,在第5步中,将输入张量a传递给LayerNorm实例layer_norm进行归一化处理,得到输出张量output。
请注意,nn.LayerNorm会对每个样本进行归一化,而不是整个batch。这与Batch Normalization(批归一化)的操作不同。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [nn.LayerNorm()](https://blog.csdn.net/virus111222/article/details/130376125)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
nn.LayerNorm2d
`nn.LayerNorm2d()` 是 PyTorch 中的一个层,用于对 2D 张量进行归一化。它可以对输入张量的每个通道进行标准化,使得每个通道的均值为0,方差为1。这个层通常用于卷积神经网络的训练中,有助于提高模型的鲁棒性和泛化能力。它的使用方式如下:
```python
import torch.nn as nn
layer_norm = nn.LayerNorm2d(num_features)
output = layer_norm(input)
```
其中,`num_features` 是输入张量的通道数,`input` 是输入张量,`output` 是经过 `nn.LayerNorm2d()` 后得到的输出张量。
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